Ce este inteligența artificială?

Informații generale despre Inteligența Artificială

Artificial Intelligence sau AI este un domeniu interdisciplinar care se concentrează asupra creării de sisteme informatice care pot efectua sarcini ce necesită inteligență umană, cum ar fi recunoașterea vorbirii, traducerea automată și învățarea automată. AI se bazează pe teoriile din matematică, psihologie, filozofie și alte discipline pentru a înțelege modul în care inteligența umană funcționează și cum poate fi replicată într-un sistem artificial.

AI poate fi împărțit în două categorii principale: AI ușoară/simplă și AI adâncă/profundă. AI simplă se concentrează asupra realizării unor sarcini specifice cu ajutorul algoritmilor și programelor de inteligență artificială. De exemplu, un sistem de recunoaștere a vorbirii poate fi considerat AI ușoară, deoarece se concentrează doar asupra recunoașterii vorbirii și nu ține cont de contextul sau semnificația vorbirii.

AI profundă, pe de altă parte, se concentrează asupra învățării automate și reprezentării cunoștințelor într-un mod similar cu modul în care creierul uman înțelege și procesează informațiile. AI adâncă se bazează pe rețele neuronale artificiale, care sunt modele matematice complexe care imită structura creierului uman.

Unul dintre cele mai importante aspecte ale AI este învățarea automată, ce se bazează pe ideea că un sistem artificial poate îmbunătăți performanța sa prin experiență și feedback. Există mai multe tipuri de învățare automată, inclusiv învățarea supervizată, învățarea nesupervizată și învățarea prin refacere. Învățarea supervizată constă în furnizarea unor exemple și etichete corespunzătoare acestora, astfel încât sistemul să poată învăța să facă o asociere între datele de intrare și eticheta corespunzătoare. Învățarea nesupervizată se bazează pe găsirea modelelor și relațiilor dintre date, fără a fi furnizate etichete sau exemple. În schimb, învățarea prin refacere se bazează pe îmbunătățirea performanței sistemului prin interacțiunea cu mediul înconjurător și prin înregistrarea consecințelor acțiunilor sale.

Un alt aspect important al AI este utilizarea rețelelor neuronale artificiale. Rețelele neuronale sunt modele matematice complexe care se bazează pe structura creierului uman, ele sunt alcătuite din noduri sau unități de procesare care sunt conectate prin intermediul firelor sau legăturilor. Fiecare nod poate fi considerat a fi un neuron artificial și firele conectate pot fi considerate a fi sinapse artificiale. Aceste rețele sunt antrenate cu Big Data și pot învăța să realizeze sarcini complexe ca recunoașterea de imagini sau traducerea automată.

În plus, există tehnici avansate de optimizare a performanței rețelelor neuronale, cum ar fi tehnici de regularizare și dropout, care ajută la prevenirea overfitting-ului și la îmbunătățirea generalizării. De asemenea, există tehnici de transfer learning, care permit reutilizarea unui model pre-antrenat pentru a realiza o sarcină similară, astfel încât se poate reduce timpul necesar pentru antrenare.

În concluzie, AI este un domeniu interdisciplinar care se concentrează asupra creării de sisteme informatice capabile să efectueze sarcini care necesită inteligență umană. AI se bazează pe tehnici de învățare automată și rețele neuronale artificiale și poate fi utilizat pentru a realiza sarcini precum recunoașterea vorbirii, traducerea automată și clasificarea.

Aplicabilitatea Inteligenței Artificiale

Tehnologia AI poate fi aplicată în diferite domenii precum afaceri, sănătate, transport, retail, finanțe și multe altele.

• În afaceri, AI poate automatiza procese repetitive sau poate identifica noi oportunități de afaceri (de exemplu, un model de învățare automată poate fi antrenat cu datele de vânzări pentru a prezice viitoarele tendințe ale vânzărilor și a optimiza strategiile de marketing).
• În sănătate, AI poate fi utilizat pentru a sprijini diagnosticele medicale, a analiza imagini medicale sau a prezice riscurile de boală (de exemplu, un model de învățare automată antrenat cu date medicale poate fi utilizat pentru a identifica simptomele unui anumit tip de cancer sau a prezice evoluția unei boli).
• În transport, pentru a optimiza rutele de livrare, a prezice necesarul de resurse sau a automatiza procese precum controlul traficului (de exemplu, un model de învățare automată poate fi antrenat cu date despre trafic și condiții meteorologice, pentru a optimiza rutele de livrare și a reduce costurile).
• În retail, AI ajută în a personaliza recomandările produselor sau a optimiza strategiile de preț (de exemplu, un model de învățare automată poate fi antrenat cu date despre comportamentul cumpărătorilor, pentru a oferi recomandări personalizate și a optimiza strategiile de preț).
• În finanțe, AI are aplicabilitate în a analiza date financiare, a identifica modele de investiții sau a prezice tendințele pietei (de exemplu, un model de învățare automată poate fi antrenat cu date despre acțiuni și tendințele pieței, pentru a identifica modele de investiții rentabile și a prezice tendințele viitoare).

Beneficii ale AI-ului

• Eficiența: sistemele AI procesează cantități mari de date și pot lua decizii într-un mod mult mai rapid decât oamenii, reducând considerabil timpul și costurile asociate cu anumite procese.
• Precizie: algoritmii AI pot fi antrenați să efectueze sarcini cu o precizie ridicată, eliminând astfel erorile umane și îmbunătățind calitatea produselor sau serviciilor oferite.
• Scalabilitate: AI se poate proiecta să funcționeze la o scară mult mai mare decât ar fi posibil pentru un singur individ sau chiar un grup de oameni.
• Personalizare: AI sunt antrenate să se adapteze la preferințele individuale ale utilizatorilor și să ofere recomandări și soluții personalizate.
• Automatizare: AI ajută în automatizarea unui număr mare de sarcini repetitive sau monotone, eliberând astfel resurse umane pentru alte activități care necesită creativitate și gândire critică.

Artificial Intelligence în diverse industrii/instituții

Artificial Intelligence în IT&C

Exemple modalități de implementare:

• Machine Learning (ML): algoritmi de învățare automată precum Regresia Lineară, Arbore de Decizie, Random Forest sau RedeNeuronale sunt utilizați pentru a prezice și a îmbunătăți performanța sistemelor.
• Deep Learning (DL): acest tip de inteligență artificială se bazează pe rețele neurale profunde și este utilizat pentru sarcini precum recunoașterea imaginilor, speech recognition și generarea textului.
• Natural Language Processing (NLP): această tehnologie se concentrează pe prelucrarea și înțelegerea limbajului uman și poate fi utilizată pentru a răspunde la întrebări în mod natural sau a traduce între limbi.
• Computer Vision (CV): se concentrează pe prelucrarea imaginilor și poate fi utilizată pentru sarcini precum detectarea obiectelor, recunoașterea feței sau analiza imaginii medicale.
• Chatbots: sunt sisteme de conversație bazate pe AI, care pot fi utilizate pentru a răspunde la întrebări frecvente și pentru a oferi suport clienților în mod automat.
• Sisteme de recomandare: AI se utilizează pentru a oferi recomandări personalizate utilizatorilor, bazate pe istoricul lor de cumpărături sau navigare pe site-uri.
• Sisteme de securitate cibernetică: AI poate fi utilizată pentru a detecta și preveni atacurile cibernetice, prin analiza comportamentului și a datelor sistemului.
• Sisteme automatizate de call center: AI integrată în sisteme de call center pentru a automatiza anumite sarcini, cum ar fi clasificarea apelurilor sau răspunsul la întrebări frecvente.
• Sisteme de predicție a performanței: AI poate fi folosită pentru a prezice performanța unui echipament sau a unei mașini, în funcție de datele colectate, pentru a identifica problemele înainte ca acestea să apară.

Exemple avantaje:

• Procesare automată a datelor: permite procesarea automată a informațiilor, eliminând astfel erorile umane și eficientizând procesele de afaceri.
• Personalizare: utilizat pentru a personaliza experiența utilizatorilor prin recomandări individualizate și interacțiuni personalizate.
• Analize avansate: poate analiza cantități uriașe de date, identificând modele și tendințe ascunse, care ar putea fi utilizate pentru a îmbunătăți deciziile de afaceri.
• Eficiență operațională: îmbunătățește automatizarea proceselor repetitive și time-consuming, reducând costurile și conducând către creșterea eficienței operaționale.
• Predicții precise: oferă predicții precise bazate pe date istorice și alte informații relevante, ajutând la luarea deciziilor în mod informat și eficient.

Artificial Intelligence & Manufacturing

Exemple modalități de implementare:

• Sisteme de viziune artificială: acestea permit mașinilor să “vadă” obiectele și să efectueze acțiuni precum clasificarea, detectarea defectelor sau orientarea.
• Roboți industriali inteligenți: aceștia pot fi programați să efectueze task-uri repetitive și să se adapteze la schimbări în procesul de fabricație.
• Analiza de date industriale: utilizând tehnologii precum Inteligența Artificială și Machine Learning, se pot analiza cantitățile mari de date colectate de la mașinile industriale, pentru a optimiza procesele și a reduce defectele.
• Predictive Maintenance: sisteme bazate pe AI care analizează datele colectate de la mașinile industriale și efectuează predicții cu privire la performanța acestora, astfel încât întreținerea poate fi planificată în avans, iar timpul de oprire este redus.
• Sisteme expert: utilizează inteligența artificială pentru a oferi suport decizional și a optimiza procesele, bazându-se pe reguli definite și pe experiența acumulată.

Exemple de tehnologii care pot fi utilizate pentru implementarea IA in industria manufacturing includ TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker, IBM Watson și multe altele.Exemple avantaje:

• Optimizarea proceselor de producție: AI analizează datele colectate din mașinării și procesele de producție pentru a identifica zonele de optimizare și a propune soluții de îmbunătățire a eficienței și productivității.
• Predicții mai precise: utilizarea datelor colectate pentru a face predicții mai precise privind calitatea produselor, timpii de producție și necesarul de resurse, ceea ce permite planificarea mai eficientă și reducerea costurilor.
• Monitorizarea și îmbunătățirea continuă a calității: monitorizarea în mod constant a proceselor de producție și produselor finite pentru a identifica problemele de calitate și a sugera soluții pentru îmbunătățirea acesteia.
• Automatizarea târzie: AI poate îndeplini un număr mare de sarcini repetitive și ușoare, liberând astfel personalul pentru activități mai strategice și importante.
• Personalizarea produselor: prin analiza datelor privind preferințele clienților și utilizarea acestei informații, pentru a personaliza produsele în funcție de nevoile individuale ale clienților.

Artificial Intelligence & Banking

Exemple modalități de implementare:

• Chatbots: utilizați pentru a oferi suport clienților prin intermediul conversațiilor în timp real. Un chatbot poate fi utilizat pentru a răspunde la întrebări generale despre produsele și serviciile bancare.
• Analiza de date: se pot utiliza algoritmi de inteligență artificială pentru a analiza datele financiare ale clienților și pentru a le oferi sfaturi personalizate pentru managementul banilor. Un alt algoritm de inteligență artificială poate fi utilizat pentru a analiza tranzacțiile și cheltuielile clienților și a le oferi sugestii pentru economisirea banilor.
• Fraud detection: se pot utiliza tehnici de inteligență artificială, cum ar fi Machine Learning și Deep Learning, pentru a detecta comportamente frauduloase în sistemul bancar. Un algoritm ML poate fi antrenat cu date despre tranzacții anterioare și poate fi folosit pentru a detecta comportamente neobișnuite în tranzacțiile viitoare.
• Credite automate: algoritmi de inteligență artificială pot fi utilizați pentru a automatiza procesul de acordare a creditelor, acesta poate fi antrenat cu date despre istoricul creditelor anterioare și poate fi utilizat pentru a evalua solicitările de credit în viitor.

Exemple avantaje:

• Automatizarea proceselor repetitive şi reducerea erorilor umane, prin utilizarea algoritmilor de învăţare automată şi inteligenţă artificială.
• Analiza datelor în timp real şi personalizarea serviciilor pentru fiecare client, prin utilizarea tehnicilor de inteligenţă artificială, cum ar fi învăţarea automată şi Deep Learning.
• Detectarea şi prevenirea fraudei prin monitorizarea continuă a tranzacţiilor şi comportamentului clienţilor.
• Îmbunătăţirea eficienţei operaţionale prin eliminarea proceselor manuale şi crearea unui sistem automatizat de procesare a datelor.
• Ofertarea de servicii financiare personalizate prin analiza comportamentului de cheltuieli al clienţilor şi utilizarea acestor informaţii.
• Furnizarea de servicii mai bune şi mai rapide prin utilizarea tehnologiei de inteligenţă artificială, pentru a elimina ineficienţele şi a îmbunătăţi procesele existente.

Artificial Intelligence & Gambling

Exemple modalități de implementare:

• Analiza datelor: AI poate utiliza tehnologii precum Big Data, Machine Learning și Deep Learning, pentru a analiza datele jucătorilor, a genera modele și a prezice comportamentul acestora. Acest lucru ajută la îmbunătățirea calității jocurilor, a ofertei de bonus și a personalizării experienței jucătorului.
• Chatbots: chatbot-urile AI pot fi utilizate pentru a oferi suport clienților în timp real și pentru a răspunde la întrebări frecvente. De asemenea, acestea pot fi utilizate pentru a automatiza procesele interne, precum procesarea plăților sau a cererilor de retragere.
• Verificarea identității: sistemele AI pot utiliza tehnologii precum reconstrucția facială și verificarea biometrică, pentru a valida identitatea jucătorilor și a preveni frauda.
• Jocuri cu inteligență artificială: jocurile cu AI pot utiliza tehnici precum algoritmi genetici, rețele neurale și învățare prin reinforcement, pentru a oferi jocuri cu adversari virtuali inteligenți.
• Optimizarea operațiunilor: modelele AI pot optimiza operațiunile din industria de jocuri de noroc prin intermediul tehnologiilor precum automatizarea proceselor, analiza datelor și optimizarea alocării resurselor.

Exemple avantaje:

• Analiza predictivă: algoritmii de învățare automată și inteligență artificială sunt utilizați pentru a analiza comportamentul jucătorilor și a prezice modul în care aceștia vor juca în viitor, îmbunătățind astfel deciziile de afaceri ale operatorilor de jocuri de noroc.
• Personalizare: AI este utilizat pentru a personaliza experiența utilizatorilor, oferind jocuri personalizate și recompense bazate pe comportamentul și preferințele fiecărui jucător în parte.
• Optimizarea performanței sistemelor de joc, îmbunătățind astfel eficiența și reducerea costurilor.
• Prevenirea fraudelor: AI ajută în a detecta comportamente anormale și activități frauduloase, protejând astfel operatorii de jocuri de noroc și jucătorii de pierderi financiare.
• Îmbunătățirea experienței utilizatorilor: AI poate îmbunătăți experiența utilizatorilor prin personalizarea jocurilor, oferirea de sugestii și recomandări bazate pe comportamentul jucătorilor și oferirea de asistență în timp real prin intermediul chatbot-urilor.

Artificial Intelligence & Telecom

Exemple modalități de implementare:

• Analiza datelor: utilizare a algoritmilor ML pentru a analiza datele din rețelele de telecomunicații, precum traficul de date, locația utilizatorilor și comportamentul acestora, pentru a identifica tendințe și a oferi recomandări personalizate.
• Automatizarea operațiunilor: tehnici de inteligență artificială, ca Robotic Process Automation (RPA) sau chatbot-uri, pentru a automatiza activitățile repetitive și a îmbunătăți eficiența operațiunilor.
• Optimizarea rețelelor: se pot utiliza tehnici de inteligență artificială, cum ar fi algoritmii de Deep Learning, pentru a optimiza rețelele de telecomunicații, inclusiv prin previzionarea congestiei și prevenirea problemelor tehnice.
• Servicii personalizate: utilizarea chatbot-uri bazate pe AI, pentru a oferi servicii clienților ca rezolvarea problemelor și furnizarea de informații, pentru a reduce numărul de apeluri la call-center și a îmbunătății experiența clienților.
• Diagnosticare și reparare: algoritmii de diagnosticare bazată pe date ajută în a detecta problemele din rețelele de telecomunicații și a le rezolva mai rapid și eficient.
• Personalizarea ofertelor: modele de inteligență artificială, cum ar fi algoritmii de personalizare bazată pe date, pentru a personaliza ofertele pentru fiecare client în parte, pe baza preferințelor și comportamentului acestuia.

Exemple avantaje:

• Optimizarea proceselor de afaceri: automatizarea proceselor repetitive și optimizarea workflow-urilor, reducerea timpilor de răspuns și îmbunătățirea eficienței.
• Analiza Big Data: analizarea de cantități masive de date într-un timp scurt, ce ajută la identificarea tendințelor și a oportunităților de afaceri.
• Personalizarea experienței utilizatorului: prin personalizarea conținutului și a recomandărilor din aplicațiile operatorilor de telecomunicații.
• Predicții de calitate a serviciului: ajută la monitorizarea performanței rețelelor și la identificarea problemelor, înainte ca acestea să afecteze calitatea serviciului.
• Automatizarea serviciilor de suport: utilizat pentru a automatiza serviciile de suport, oferind răspunsuri rapide și precise la întrebările clienților.

Artificial Intelligence & Nanotechnology

Exemple modalități de implementare:

• Analiza de date: prin tehnici de analiză a datelor, precum clustering și algoritmi de învățare automată, pentru a identifica modele și tendințe în datele legate de proprietățile nanomaterialelor și a optimiza procesele de producție.
• Sisteme expert: acestea pot fi utilizate pentru a asista inginerii în luarea deciziilor legate de proiectarea și dezvoltarea de materiale nanostructurate, proprietățile și performanțele lor.
• Roboți industriali, echipați cu senzori și algoritmi de învățare automata, pot fi utilizați pentru a automatiza procesele de producție și a îmbunătăți precizia și eficiența.
• Sisteme de control predictive, bazate pe AI, pot fi folosite pentru a preveni defectele în procesul de producție și a optimiza performanțele materialelor nanostructurate.

Exemple avantaje:

• Optimizare automată a proceselor: AI ajută la identificarea celor mai buni parametri pentru procesele de fabricație nanotehnologice, reducând astfel timpii de procesare și îmbunătățind calitatea produselor finite.
• Monitorizare în timp real a performanței proceselor: AI este utilizat pentru a monitoriza în timp real performanța proceselor și a identifica orice probleme în stadiu incipient, facilitând astfel soluționarea rapidă a problemelor.
• Analiza datelor complexe: AI poate analiza cantități mari de date complexe provenite de la procesele de fabricație nanotehnologice, oferind o perspectivă mai clară asupra proceselor și a rezultatelor.
• Proiectare îmbunătățită: pentru a proiecta materiale și structuri nanotehnologice cu proprietăți optime, îmbunătățind calitatea produselor finite.

Artificial Intelligence & Semiconductors

Exemple modalități de implementare:

• Analiza datelor: folosind algoritmi de inteligență artificială precum Convolutional Neural Network – CNN sau alte metode de învățare automată, se pot analiza și extrage informații valoroase din datele de producție, legate de calitatea produselor semiconductoare.
• Controlul de proces: AI utilizată pentru a optimiza procesele de fabricație prin monitorizarea parametrilor procesului și adaptarea acestora în funcție de datele colectate în timp real. Se pot utiliza metode de învățare prin întărire, pentru a conduce procesul spre un anumit set de parametri optimi.
• Întreținere predictivă: AI poate fi folosită pentru a prezice eventuale probleme cu utilajele sau echipamentele de producție, înainte ca acestea să apară, încât să se poată lua măsuri preventive.
• Inovare tehnologică: AI ajută în a genera idei noi și a optimiza proiectarea produselor semiconductoare, prin intermediul algoritmilor Generative Adversarial Networks – GANs sau alte tehnici de inteligență artificială.

Exemple de tehnologii care se pot utiliza în implementarea AI în industria semiconductoarelor includ: TensorFlow, PyTorch, Caffe, Keras, Apache Spark, Entre și altele.

Exemple avantaje:

• Optimizarea proceselor de producție: AI analizează date de la echipamente și procese pentru a identifica probleme și a sugera soluții cu scopul de a îmbunătăți eficiența și a reduce costurile.
• Cercetare și dezvoltare: AI poate fi utilizată pentru a automatiza unele procese de cercetare și dezvoltare, cum ar fi simulări și testări, care sunt costisitoare și time-consuming.
• Predicții de calitate: AI utilizează modele de învățare automată pentru a prezice calitatea produselor finale și pentru a identifica eventualele probleme în procesul de producție, înainte ca acestea să apară.
• Automatizarea testelor: AI ajuta în a automatiza teste pentru a verifica funcționarea produselor, astfel încât acestea să poată fi evaluate mai rapid și cu mai puțină intervenție umană.
• Monitorizarea continuă: AI este capabil să monitorizeze în mod continuu procesele și echipamentele, pentru a identifica eventuale probleme sau devieri de la parametrii normali, ceea ce permite o reacție rapidă și îmbunătățirea continuă a proceselor.

Artificial Intelligence în Instituții

Exemple modalități de implementare:

• Machine Learning: algoritmii de învățare automată, cum ar fi Regresia liniară, Algoritmul K-NN sau Arborele de Decizie, pot fi utilizați pentru a prezice și a automatiza procese critice din instituții, cum ar fi evaluarea creditelor sau ajustarea prețurilor produselor sau serviciilor.
• Computer Vision: tehnologia poate fi utilizată pentru a analiza și a procesa imagini și/sau video, cum ar fi identificarea facială sau monitorizarea activității din instituții.
• NLP (Natural Language Processing): acest domeniu poate fi folosit pentru a procesa și a analiza datele text, precum răspunsurile la întrebări sau sentimentul din comentariile online.
• Chatbot-uri: utilizate pentru a oferi servicii de suport și a automatiza procese repetitive pentru clienții instituțiilor.

Exemple avantaje:

• Automatizarea proceselor: AI poate automatiza multe procese repetitive și mecanice, reducând astfel erorile umane și eficientizând timpul.
• Analiza de date: IA analizează cantități imense de date într-un timp scurt, ceea ce permite instituțiilor să ia decizii informate și să identifice modele și tendințe care ar putea fi trecute cu vederea de oameni.
• Personalizarea experiențelor: AI este utilizată pentru a personaliza experiențele clienților și ale angajaților, oferind recomandări personalizate și interacțiuni individuale.
• Predicții precise: AI poate examina datele din trecut și poate prezice cu precizie viitoarele tendințe și evenimente, ajutând instituțiile să ia măsuri proactive și să-și îmbunătățească planificarea.
• Optimizarea resurselor: AI ajută la optimizarea utilizării resurselor, cum ar fi personalul, spațiul și banii și poate îmbunătăți eficiența operațională a unei instituții.

 

Bittnet Training a conceput un plan de cursuri ce te vor ajuta să înțelegi și să aprofundezi mai bine aspectele tehnice legate de tehnologia Artificial Intelligence și cum le poți utiliza în mod practic în cadrul companiei sau instituției tale – cursuri Artificial Intelligence.

Prin inițiativa “Competențe în tehnologii avansate pentru IMM-uri”, finanțată din Planul Național de Redresare și Reziliență, Componenta 7 “Transformare digitală”, Operațiunea D. “Competențe digitale, capital uman și utilizarea internetului”, Investiția 19, poți obține pana la 17000 de euro, nerambursabili pentru cursuri de AI. Află mai multe!